回顾了中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)的研发历程,重点介绍了HRCLDAS研发过程中的重要进展和突破,概要阐述了这些进展对HRCLDAS业...回顾了中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)的研发历程,重点介绍了HRCLDAS研发过程中的重要进展和突破,概要阐述了这些进展对HRCLDAS业务化的贡献。主要包括:引入1 km分辨率地形数据,采用多重网格变分分析技术制作1 km分辨率气象驱动数据;基于FY-2卫星1 km可见光通道、高分辨率地形及地表反照率等数据,改善地面入射太阳辐射产品质量与空间分辨率,利用辐射计算模型(Hybrid)模型与地面站日照时数、气温等观测资料模拟地面太阳辐射,并利用多重网格变分分析技术实现二者融合;实现东亚多卫星集成降水产品(EMSIP)与4万余自动站观测降水融合,并实时生成格点融合产品,针对陆面模拟分辨率高、数据量大的特点,设计了分块并行与模式并行结合的计算方案,建立了高效的土壤湿度模拟产品业务系统,有效地推动各级气象部门开展相关业务应用工作。展开更多
基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五...基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)逐小时2 m气温分析的日统计数据(平均气温、最高气温、最低气温)进行对比评估。结果显示:(1)HRCLDAS/ERA5-Land日统计平均气温、最高气温、最低气温的均方根误差分别为0.1/1.2℃、0.6/1.9℃、0.4/1.7℃,表明HRCLDAS具有更高的精度,且在不同地理区域、不同海拔高度的表现均优于ERA5-Land,大部地区的偏差(-0.5~0.5℃)远低于ERA5-Land(-2.0~2.0℃)。(2)两套数据对高温及寒潮过程的监测能力对比评估表明,HRCLDAS能够捕捉到大部分的高温以及寒潮过程,其与观测的高温日数及寒潮日数空间分布较为相似,但对影响范围存在一定的低估;ERA5-Land则只能监测到部分高温及寒潮过程,并对高温日数与寒潮日数存在严重的低估。展开更多
聚焦于环渤海地区,以地面气象观测站、浮标站及海上平台等1324个站的逐小时风观测数据为基准,对2022—2023年中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,...聚焦于环渤海地区,以地面气象观测站、浮标站及海上平台等1324个站的逐小时风观测数据为基准,对2022—2023年中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)平均风产品和多源融合极大风实况分析1 km分辨率产品(Analysis of Real Time,简记为“ART_1km”)展开适用性评估。结果显示:HRCLDAS风产品月平均绝对误差在0.4 m·s^(-1)左右,海上站点的误差偏大,风速低估现象更为明显,但2023年数据质量有了显著提升。同期,平均风向的准确率在75%~90%,考虑小风时部分站点准确率低于60%的情况与地形有关。在极大风方面,当风力大于或等于6级时,站点观测的风力越大,ART_1km偏小程度越高。风力在8~9级时,非独立站点和独立站点的ART_1km值与实测风速的日平均绝对误差在2~4 m·s^(-1);风力在10~11级时,非独立站点该误差为4.5~5.5 m·s^(-1)。展开更多
文摘回顾了中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)的研发历程,重点介绍了HRCLDAS研发过程中的重要进展和突破,概要阐述了这些进展对HRCLDAS业务化的贡献。主要包括:引入1 km分辨率地形数据,采用多重网格变分分析技术制作1 km分辨率气象驱动数据;基于FY-2卫星1 km可见光通道、高分辨率地形及地表反照率等数据,改善地面入射太阳辐射产品质量与空间分辨率,利用辐射计算模型(Hybrid)模型与地面站日照时数、气温等观测资料模拟地面太阳辐射,并利用多重网格变分分析技术实现二者融合;实现东亚多卫星集成降水产品(EMSIP)与4万余自动站观测降水融合,并实时生成格点融合产品,针对陆面模拟分辨率高、数据量大的特点,设计了分块并行与模式并行结合的计算方案,建立了高效的土壤湿度模拟产品业务系统,有效地推动各级气象部门开展相关业务应用工作。
文摘基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)逐小时2 m气温分析的日统计数据(平均气温、最高气温、最低气温)进行对比评估。结果显示:(1)HRCLDAS/ERA5-Land日统计平均气温、最高气温、最低气温的均方根误差分别为0.1/1.2℃、0.6/1.9℃、0.4/1.7℃,表明HRCLDAS具有更高的精度,且在不同地理区域、不同海拔高度的表现均优于ERA5-Land,大部地区的偏差(-0.5~0.5℃)远低于ERA5-Land(-2.0~2.0℃)。(2)两套数据对高温及寒潮过程的监测能力对比评估表明,HRCLDAS能够捕捉到大部分的高温以及寒潮过程,其与观测的高温日数及寒潮日数空间分布较为相似,但对影响范围存在一定的低估;ERA5-Land则只能监测到部分高温及寒潮过程,并对高温日数与寒潮日数存在严重的低估。
文摘聚焦于环渤海地区,以地面气象观测站、浮标站及海上平台等1324个站的逐小时风观测数据为基准,对2022—2023年中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)平均风产品和多源融合极大风实况分析1 km分辨率产品(Analysis of Real Time,简记为“ART_1km”)展开适用性评估。结果显示:HRCLDAS风产品月平均绝对误差在0.4 m·s^(-1)左右,海上站点的误差偏大,风速低估现象更为明显,但2023年数据质量有了显著提升。同期,平均风向的准确率在75%~90%,考虑小风时部分站点准确率低于60%的情况与地形有关。在极大风方面,当风力大于或等于6级时,站点观测的风力越大,ART_1km偏小程度越高。风力在8~9级时,非独立站点和独立站点的ART_1km值与实测风速的日平均绝对误差在2~4 m·s^(-1);风力在10~11级时,非独立站点该误差为4.5~5.5 m·s^(-1)。
